含隐藏层的全连接前馈神经网络图：加入隐藏层而非只有输入层和输出层的原因：如果不加入隐藏层，则在进行最终的判断时，输入层的每一个数据都和输出结果直接挂钩，但事实上，这样的挂钩是十分不可靠的。例如，判断照片上的人是男生还是女生，输入数据是图片上的每一个像素点，输出结果是是男生还是女生。如果没有隐藏层，也就意味着，每一个像素点和性别判断是直接相关的，但实际并不是这样。但如果加入一个隐藏层，则网络结构可以看成两个分类器的结合，输入层和隐藏层看作第一个分类器，隐藏层和输出层看作第二个分类器，且第二个分类器的